标题：蚂蚁数科提出创新跨域微调框架ScaleOT，入选全球AI顶会AAAI 2025

在应用大模型于具体业务场景时，模型微调至关重要。然而，传统微调方法面临数据隐私和模型知识产权的风险。近期，蚂蚁数科、浙江大学、利物浦大学和华东师范大学联合团队提出的创新跨域微调框架ScaleOT入选AAAI 2025会议。

该框架能在不损害模型性能的前提下，将隐私保护效果提升50%，并比知识蒸馏技术降低90%的算力消耗。与现有方法相比，ScaleOT能动态调整隐私保护强度，避免模型关键层缺失及高昂计算成本。

蚂蚁数科技术团队介绍，ScaleOT通过智能评估模型层的重要性，自动识别关键层，保留“核心层”以减少性能损耗。同时，该框架对保留层进行“打码”，增强隐私保护，且可根据不同场景灵活调整隐私强度。目前，该算法已应用于蚂蚁数科的摩斯大模型隐私保护产品中。